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图3  RBAC中用户集合、角色集合和资源集合的关系

6、基于信任评估的动态访问控制

在物联网环境中，用户可以自由地加入或退出网络，而且用户数量可能相当庞大，为每个用户定义访问控制策略并不现实，因此，需要提出一种新的机制来解决物联网环境的动态访问控制问题。

（1）基于信任评估的动态访问控制模型

我们在对用户信任度进行评估的基础上，根据用户的信任度对用户进行分组，对用户集合进行角色的分配和访问控制，提出了基于信任评估的动态访问控制（Trust Evaluation-based Dynamic Role Access Control，TE-DAC）模型。该模型将信任度与访问控制相结合，可以体现系统的动态性。

TE-DAC模型综合了信任管理和访问控制的优势，通过对用户进行信任评估，确定用户的信任度，进而即可根据其信任度和获得的角色对用户进行访问授权。TE-DAC模型扩展了RBAC模型，增加了上下文监测、用户会话监控、用户信任度评估、根据用户信任度对用户角色进行权限指派等功能；同时通过将角色分为禁止状态（disable）、允许状态（enable）和激活状态（active），使得模型具有了更好的灵活性，方便用户的职责分离（Separation of Duty，SoD）。TE-DAC模型如图4所示。
 

为了了解人工智能软件的实际市场规模，Forrester公司分析师将软件分为两大类：一个平台类别，其中包括公司用来构建自己的人工智能应用程序的软件;以及针对使用人工智能改善特定任务或垂直行业的业务成果的产品的工具和应用类别。分析师为每个组创建了两个存储桶，然后将每个供应商分为四个部分之一：

• 用于通用算法和数据集的人工智能制造商平台。
• 用于特定人工智能功能(如计算机视觉)的AI促进器平台。
• 以人工智能为中心的应用程序和中间件工具，用于医疗诊断等特殊任务。
• 注入人工智能的应用程序和中间件工具，它们通过在现有应用程序或工具类别中高级使用人工智能来区分。

在此分析中，Bartels和Gualtieri定义了供应商从销售特定于AI的解决方案中获得的实际收入，而不是可能以现有价格在其现有产品中包含AI功能的供应商的收入。该分析还排除了硬件和咨询服务。

Bartels和Gualtieri预测，到2025年，人工智能软件市场将增长到370亿美元。报告作者认为，由于大数据集为这些平台提供支持，因此AI制造商和促进者平台的潜力最大，是增长潜力最大的群体。并有机会向客户和其他软件供应商出售。Forrester预测，到2025年，人工智能促进者平台将达到80亿美元，制造商平台将达到130亿美元，总计210亿美元。分析师预测，应用类别将在未来三到四年内增长最快，达到160亿美元。届时，应用类别将开始失去动力，平台类别将占据优势。

在应用类别中，随着时间的推移，供应商将失去向人工智能注入的应用收取额外费用的能力，因为此功能将成为标准功能。分析人士还预测，提供一套工具的软件公司将吸收这些专门工具，例如欺诈管理或医疗诊断工具。

分析师还预测，从2023年开始，人工智能软件将主要是中间件，并将占整个中间件市场所有销售额的11%。

最后，实施人工智能取决于熟悉的构建或购买问题。分析人士得出结论，答案是两者兼而有之。如果竞争优势，上市时间和特定于行业的需求是重中之重，那么构建是最佳选择。该报告称，如果公司选择可以使用广泛数据集来训练算法的供应商，那么购买将是最好的选择，该供应商理想地包括来自所有或大部分客户的匿名和汇总数据。分析人士指出，定制的人工智能服务更昂贵，失败风险更高。

（编辑：伊春站长网）

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